python中数据清洗,用python做数据清洗

python数据分析-数据清洗与整理 又开始我的好好学习之旅，这周学习数据分析,居老师日常动力！ 今天要跟着无限的冬天（公众号：luoluopan1）学pandas数据清洗、合并、重塑以及字符串处理，数据均来自无限的冬天，敲棒~ 1.数据清洗 处理缺失值

第一步：找出缺失值
主要通过 **isnull **和 **notnull **方法返回 **布尔值 **来判断什么位置有缺失值
(注：使用juypter notebok)

from pandas import DataFrame,Seriesimport pandas as pd import numpy as npdf = DataFrame([[3,4,5],[1,6,np.nan],['xxj','xf',np.nan],[np.nan,'a','b']])df.isnull()df.notnull()

通过sum可以获得每一列的缺失值数量，在通过sum可以获得整个DataFrame的缺失值数量

df.isnull().sum()df.isnull().sum().sum()

通过info的方法可以获得整个DataFrame的数据缺失情况

第二步：处理缺失值
主要有删除缺失值、填充缺失值两种方法
(1) 可通过dropna方法删除有缺失值的所在行，记住是所在整个行

dropna方法可传入参数，传入how=‘all’，则会删除全部都为NAN的行，还是整个行

df2 = DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))df2[3]=np.nandf2.iloc[2,:]=np.nandf2.dropna(how='all')

如果想删除包含缺失值的所在整个列，同样传入参数axis=1即可

df2.dropna(how='all',axis=1)

(2) 填充缺失值
有时候我们不能删除数据时，可以通过fillna方法替换缺失值

df.fillna(0)

在fillna中传入字典结构可针对不同的列填充不同的值，注意针对的是列

但是这里对原始数据df2没有进行修改，可通过inplace对原数据进行修改

fillna还有很多参数，可以通过“？”来查询

df.fillna?

移除重复数据

尤其是爬虫过程中由于网络原因可以会有重复值，通过duplicated方法判断是否有重复值

通过drop_duplicates()方法删除重复项

每行每个字段都一样才会认为是重复项
我们可以通过指定部分列作为判断重复的依据

drop_duplicates()方法也是一样的

通过上面可以发现，总是保留最先出现的，可通过传入keep='last’保留最后一个出现的组合，虽然感觉保留谁反正都是一样的。。。。。= =

替换值

通过replace进行替换，传入方式可以是列表、字典

函数

map：将函数套用在Series的 每个元素中；
apply：将函数要用在DataFrame的行和列上；
applymap：讲函数套用在DataFrame的每个元素上
这里可以用map，也可以用apply

data = { 'name':['yydsj','bldmg','王五','yydsj'], 'math':[78,89,94,56]}df = DataFrame(data)def f(x): if x>= 90: return '棒！' elif 70<=x<90: return '一般般！' elif 60<=x<70: return '差！' else: return '没救了！' df['class'] = df['math'].map(f)df 检测异常值

通常使用可视化来看不正常的数据，但不代表所有离群点都是异常值，可能他本来就是这样的
通常会用散点图来观察plot(kind=‘scatter’)

虚拟变量

在机器学习中，只有数值型的数据才能被学习，对于一些分类变量则需要转换成虚拟变量（也就是0,1矩阵，有是1，没有是0），通过get_dummies函数即可实现

df = DataFrame({ '朝向':['东','南','西','东','北','东'], '价格':[1200,2300,2100,2900,1400,5600]})pd.get_dummies(df['朝向'])

对于多类别的数据而言，需要通过函数来解决，dummies没有办法直接处理

dummies = df2['朝向'].apply(lambda x : Series(x.split('/')).value_counts())dummies = dummies.fillna(0).astype(int)dummies

2.数据合并和重塑 merge合并

通过merge函数按照一个或多个键将两个DataFrame按行合并起来
连接方式有：inner内连接，left左连接，right右连接，outer外连接
merge默认是inner，即返回的为交集，只连接都有的值

可以指定按什么键链接

pd.merge(amount,price,on='fruit')pd.merge(amount,price,left_on='fruit2',right_on='fruit1')

不同的连接方式：

以上是多对一的连接，因为price的fruit都是唯一值，如果是多对多，则会出现笛卡尔积

可以通过多个键进行合并

合并时可能存在重名，默认操作是加后缀 _x 和 _y
我们也可以利用suffixes进行自定义

可能连接的键是在DataFrame的索引上，可通过left_index=True或者right_index=True来指定索引作为连接键

DataFrame有join方法，可以按索引合并

注:列表名不能一样，这里是value1和value2，如果一样会报错

concat连接

如果合并的数据没有连接键，则不能使用merge，可以使用concat方法
默认情况下concat是axis=0，即垂直连接进行堆积

也可以水平连接

这样进行连接，在pd里会生成DataFrame，类似于外连接
concat只有内连接和外连接，通过join=‘inner’实现内连接

通过join_axes=[]来改变索引的顺序

连接对象在结果中是无法分开的，可通过keys参数给连接的对象创建一个层次化索引

如果按列进行连接，keys就成了列索引

combine_first合并

如果需要合并的两个DataFrame存在重复的列索引，可以使用combine_first方法，类似于打补丁。

4. 数据重塑

两个常用方法：stack方法将DF的列“旋转”为行，unstack方法将DF的行“旋转”为列

df = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['a','b','c'], columns=['one','two','three'])df.index.name = 'alpha'df.columns.name = 'number'result = df.stack()result

df.unstack是互逆的
默认下，数据重塑操作都是最内层的，也可以通过级别的编号和名称制定其他级别进行重塑

数据重塑的操作是最内层的，操作结果也是使旋转轴位于最低级别

3. 字符串处理

字符串方法，通过使用pandas中str属性

字符串处理还可以用正则表达式

4. 综合案例

第一步：数据来源
Iris（鸢尾花卉）数据

第二步：定义问题
按照鸢尾花特征分出鸢尾花的分类
第三步：清洗数据
（1）检查数据是否有异常
对数据进行简单描述，用describe()函数

通过unique函数检查类别有几种（数据被修改过方便做练习——《从零开始学python数据分析》）
应该是三种类别，这里有5种，可以发现类别的名字写错了，应该是Iris_setosa，Iris_virginica，Iris_versicolor这三种。

对原始数据进行修改

iris_data.loc[iris_data['class']=='versicolor','class']='Iris-versicolor'iris_data.loc[iris_data['class']=='Iris-setossa','class']='Iris-setosa'

sns.pairplot(iris_data,hue='class')

先观察第一列：有几个Iris_versicolor样本中的sepal_length_cm偏离了大部分数据

切数据均小于0.1，通过索引选取Iris_versicolor样本中sepal_length_cm值小于0.1的数据，且假设这些数据是因为单位设置问题，即*100

iris_data.loc[(iris_data['class']=='Iris-versicolor') & (iris_data['sepal_length_cm'] < 0.1),'sepal_length_cm'] *=100iris_data.loc[(iris_data['class']=='Iris-versicolor')]

观察第二行：一个Iris_setosa样本的sepal_width_cm偏离了大部分的点

通过对Iris_setosa的花萼宽度回执直方图进行观察

为了观察的更仔细，可以发现异常值都大于2.5cm，所以先把小于2.5cm的过滤掉

（2）检查数据是否有缺失
可以发现其中花瓣宽度有5条缺失值

把缺失值删除掉

注：inplace是指在原始数据进行修改
最后对清洗好的数据进行保存，一遍后续的数据探索

第四步：数据探索
还是利用之前的散点矩阵代码，对新的数据进行可视化

还可以绘制其他的图形，如直方图